目次

第1章 人工知能処理とLSI

  1.1 AIチップが切り拓く未来

  1.2 情報処理用集積回路とAIチップ

  1.3 人工知能(AI)処理と集積回路

  1.4 エッジAI処理

  1.5 本書で述べる内容と構成

  1.6 まとめ

第2章 人工知能LSIの構成要素と基本電子回路

  2.1 脳の情報処理およびニューラルネットワークとAIチップ

  2.2 人工知能LSI(AIチップ)の構成要素

  2.3 基本的な電子回路ブロック

  2.4 まとめ

第3章 人工知能集積回路の基本構成とさまざまなニューラルネットワーク

  3.1 ニューラルネットワーク推論機能LSI化の構成

  3.2 ニューラルネットワーク学習機能LSI化の構成

  3.3 ニューラルネットワークの構造

  3.4 より進んだニューラルネットワークの構造とLSI化

  3.5 まとめ

第4章 人工知能LSIの低電力化・高性能化

  4.1 エッジAIにおける集積回路

  4.2 スパースニューラルネットワーク

  4.3 低ビット精度ニューラルネットワーク

  4.4 ハードウェア最適化とFPGA

  4.5 高性能人工知能処理LSI

  4.6 学習機能の搭載

  4.7 量子コンピュータ

  4.8 人工知能LSIと脳型コンピュータ

  4.9 まとめ

第5章 半導体メモリとコンピューティング

  5.1 コンピューティングにおけるメモリの役割

  5.2 半導体メモリの基本回路構成

  5.3 各種の半導体メモリ

  5.4 まとめ

第6章 ニアメモリコンピューティングとインメモリコンピューティング

  6.1 ニアメモリコンピューティング

  6.2 インメモリコンピューティング

  6.3 まとめ

第7章 組合せ最適化問題とイジングマシン

  7.1 イジングモデル

  7.2 イジングマシン

  7.3 イジングマシンLSIの構成要素

  7.4 イジングマシンが応用される問題例

  7.5 まとめ

第8章 全結合型イジングマシンLSI構成例

  8.1 全結合型と隣接結合型

  8.2 全結合型イジングマシンのLSI化のための基本構成

  8.3 全結合型イジングマシンLSIチップの構成例

  8.4 スケーラブル化の構成例

  8.5 全結合型スケーラブルイジングマシンを用いた求解例

  8.6 まとめ

第9章 今後の展開

  9.1 人工知能LSIシステムの発展

  9.2 LSI技術の発展

  9.3 まとめ

ページの先頭へ